MedTech醫療科技雙周報第42期：印度大型體系醫院聯手公雲業者，推e取藥和護理交班2大AI應用

重點新聞（0601～0615）

 印度   馬尼帕爾醫院   護理交班 

印度大型體系醫院聯手公雲業者，推e取藥和護理交班2大AI應用

馬尼帕爾醫院（Manipal Hospitals）是印度大型醫療體系，涵蓋印度19個城市、擁有37家分院，共有10,500多張床位、每年服務700多萬名患者。他們找來公雲業者Google Cloud，打造兩款數位醫療應用程式ePharmacy（e取藥）和Nurse Handoff（護理交班），來分別提高患者用藥便利性和護理交接效率。

首先，他們用AI開發平臺Vertex AI和大型語言模型Gemini 1.5打造ePharmacy。患者看診後可立即於App查看處方，然後訂購所需藥物，並安排取藥或送藥，整個訂單處理時間從15分鐘縮短至不到5分鐘，目前已累積近10萬名患者使用。

在護理交班App方面，馬尼帕爾醫院用生成式AI取代人工輸入，自動匯集患者關鍵資訊、用藥變化、實驗室檢查結果、生命徵象變化和治療整體反應等資訊，產出交接報告，再由護理師確認。如此，交接時間從原本每人90分鐘縮短至20分鐘，減少錯誤和提高效率。（詳全文）

 健保署   糖尿病風險預測   家醫大平臺 

健保署聯手Google打造糖尿病風險預測AI新進展，預計今年7、8月上線

健保署日前揭露，去年與Google、國衛院、北醫合作開發的糖尿病風險預測AI已進入測試階段，預計今年7、8月正式上線，將整合於健保快易通App／健康存摺和家醫平臺中。該系統可針對第二型糖尿病進行風險分級，並預測共病發生機率，如視網膜病變、腦血管病變、腎病變等，協助醫療端提早介入。此外，團隊也開發由Gemini模型驅動的AI代理，可根據個人風險自動產生衛教內容，強化患者自我管理意識。

本計畫為健保署因應「健康臺灣888」三高防治策略的一環，目標是2030年前將80%的高血壓、高血脂、高血糖與慢性腎病患者納入照護網。同時，健保署也規畫下半年啟動論值給付研究，來評估風險預測與醫療及早介入的成效，決定健保支付方式，希望逐步轉型為價值導向照護模式。

健保署署長石崇良強調，這項AI應用不僅提升疾病預防效率，也保護民眾資料隱私，所有資料皆儲存在健保署內部，不會提供給Google。他透露，未來將擴大模型至高血脂與慢性腎病領域，並結合更多資料來源，如自費健檢資料，來強化全民個人化健康管理能力。（詳全文）

FDA   AI   審查 

FDA推出通用AI工具Elsa，要加速審查流程

美國食品藥物管理局（FDA）六月初宣布，原本預計6月30日全面部署的生成式AI工具Elsa，已提前上線。FDA指出，Elsa是一種由大型語言模型（LLM）驅動的AI工具，可協助閱讀、寫作和摘錄，能總結不良事件，來支援安全性評估、執行更快速的標籤比較，以及生成程式碼，來協助打造非臨床應用的資料庫。

FDA局長Marty Makary表示，FDA已經開始用Elsa加速臨床試驗審查，縮短科學評估所需的時間，還能識別高優先等級的檢查目標。他們舉例，一名科學審查員使用Elsa，在6分鐘內完成了原本需要2到3天的任務。一般來說，FDA收到藥物核准申請後，會在6至10個月中作出審查決定，而Elsa可望加速這個流程。在安全性上，Elsa建置於高安全性的GovCloud政府雲端環境中，FDA員工可安全存取內部檔案，同時確保所有資訊都保存在組織內。這些模型，不會用受監管產業提交的資料來訓練。（詳全文）

 Nvidia   藥物探索   諾和諾德 

諾和諾德聯手Nvidia打造藥物探索專用AI平臺

丹麥製藥公司諾和諾德（Novo Nordisk）最近聯手Nvidia，要透過AI模型、模擬與代理技術，加速藥物的早期研發。雙方將透過部署於丹麥AI創新中心的Gefion超級電腦，來打造客製化的生成式AI與代理型AI模型，並用Nvidia的BioNeMo、Omniverse和NeMo等平臺，來加速藥物設計、分子建構與細胞反應模擬。

諾和諾德將結合全球文獻和自家資料，來開發生物醫學大型語言模型，探索基因、蛋白質和疾病之間的潛在關聯。他們強調，Gefion將提供非常強大的運算規模，加速新藥研發。

Gefion超級電腦由Nvidia DGX SuperPOD驅動，目前已支援多家丹麥企業與新創，包括開發即時3D病房數位孿生的Teton，來減輕護理人力負擔、提升患者安全。此外，Gefion也正用來加速神經疾病藥物開發、口服藥物創新和健康資料整合，為丹麥打造更韌性的醫療科技基礎。（詳全文）

暈眩   澳洲   遠距診斷 

澳洲醫院導入遠距暈眩診斷輔助工具

澳洲昆士蘭政府推動一項名為「Dial a Dizzy」的暈眩熱線遠距診斷計畫，透過Vesticam紅外線影像眼鏡，來記錄患者眼球運動，再把資料上傳到線上平臺，由昆士蘭健康服務專家和醫院專家判讀，來幫助偏遠地區醫院診斷和治療暈眩病患，提高偏鄉的診斷信心、即時提供正確治療，尤其是對高齡者跌倒風險管理。

其中，當地Rockhampton醫院就受益於這項計畫，該醫院的急診部物理治療師Amanda Sumner參與過Dial a Dizzy計畫，她指出，暈眩可能是良性的內耳問題，也可能是中風徵兆，因此精準辨識眼球細微變化至關重要，而該計畫採取的方法，可讓患者避免不必要的MRI檢查。（詳全文）

 首爾國立大學附設醫院   精準醫療   LLM 

首爾國立大學附設醫院啟用精準醫療臨床決策支援系統

近日，韓國首爾國立大學附設醫院正式啟用SNUH POLARIS系統，也就是一套整合臨床資訊、基因組數據且可即時分析的癌症診斷與治療系統，號稱是韓國首套精準醫療治療支援系統。

進一步來說，該系統連結了醫院的醫療資訊系統（HIS），將原本分散的病理、診斷檢測、基因組、手術和治療資訊整合在同一套平臺上，讓醫療人員一眼掌握關鍵資訊。SNUH POLARIS系統還有個特色，也就是用大型語言模型 (LLM)，自動提取HIS中的大規模臨床和基因組數據，並透過臨床和基因組專家的交叉驗證，提供高度可靠的資訊，供醫護人員下更精準的治療決策。目前，以癌症為中心的第一期系統建置已經完成，未來打算擴展到罕見疾病、慢性病等各種精準醫療領域。（詳全文）

 智慧病房   梅約醫學中心   虛擬查房 

梅約醫學中心擁抱AI智慧病房

美國頂尖醫療機構梅約醫學中心（Mayo Clinic）近期找來一家美國AI虛擬照護平臺業者hellocare.ai，要共同探索環境感知式臨床智慧（Ambient clinical intelligence）在臨床照護中的應用，來提升住院病患照護效率、減少住院惡化機率並強化生活品質。該平臺整合AI虛擬查房、智慧白板和住院到宅照護服務，也提供24小時虛擬支援服務，改善病患和醫護人員體驗。

這項專案將先於梅約醫學中心佛州分院擴建中的院區展開，梅約醫學中心佛州分院執行長Kent Thielen在新聞稿中表示：「我們的目標是結合世界級醫療與創新科技，解決未來的醫療挑戰，」並打造更智慧、連網的照護空間。hellocare.ai在今年4月完成4,700萬美元募資，梅約醫學中心也在這次合作中成為投資方，所獲收益將用於其非營利領域，如病患照護、教育與研究。（詳全文）

圖片來源／澳洲Health Service、首爾國立大學附設醫院

攝影 / 王若樸

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資料來源：iThome整理，2025年6月